Аналитик-разработчик в LLM Блендер
В Поиске Яндекса, помимо обычных ссылок на веб-страницы (документов), есть множество тематических блоков: картинки, видео, ответ нейросети от Алисы, калькулятор, курс валют и др.
Мы делаем офлайн-метрику, основанную на LLM-разметке релевантности тематических блоков запросам по инструкции. Вам предстоит развивать её и делать ранжирование блоков в Яндексе ещё лучше, а количество удовлетворённых пользователей — ещё больше!
В команде вы будете разрабатывать метрики, определяющие качество генеративного поиска, применять современные ИИ-технологии и участвовать в создании новых инструментов оценки качества, результаты которых быстро попадают в продакшен и влияют на пользовательский опыт.
Улучшение офлайн-метрики ранжирования тематических блоков
Вы будете исследовать, формулировать и оцифровывать проблемы в метрике и итоговом ранжировании, придумывать и реализовывать способы исправления проблем. Результат напрямую влияет на продакшен, ведь офлайн-метрика — это таргет для модели ранжирования в Поиске.
Сбор бенчмарка ранжирования
Офлайн-метрика замеряет качество поиска, но нужно замерять качество и самой метрики! Именно для этого нужен бенчмарк — набор эталонных оценок ранжирования. Его сбор — во многом продуктовая задача, ведь бенчмарк задаёт эталонное ранжирование.
Построение и поддержка аналитических моделей в оценке качества Поиска
Команда офлайн-KPI-метрики отвечает не только за саму форму офлайн-метрики, но и за множество процессов офлайн-оценки качества поиска: приёмки новых ML-моделей ранжирования, сбор «корзин» (множества запросов для оценки качества поиска), сбор дашбордов мониторинга качества и получение по ним инсайтов о проблемных зонах и методах их устранения. Потребуется решать множество важных продуктовых и аналитических вопросов и вести сложные проекты.
Работа с офлайн-метриками всех компонентов выдачи
Выдача Яндекса состоит не только из ссылок на веб-страницы (так называемой органической выдачи), но и из рекламы, тематических блоков. Для каждого из этих компонентов тоже существует офлайн-сигнал. В перспективе вы будете отвечать за внедрение этих офлайн-сигналов в единую офлайн-метрику всей выдачи и улучшать как качество самих сигналов, так и процессы вокруг них.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics
- Имеете опыт руководства или менторства в аналитике
- Умеете выстраивать стабильные и прозрачные рабочие процессы
- Обладаете глубокими знаниями математики
- Обладаете знаниями в области машинного обучения, имеете опыт внедрения моделей
- Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию
- Читаете и понимаете профильные тексты на английском языке
